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“懒时尚”鼻祖:Stitch Fix靠“衣服盲盒”一年销售超百亿

品牌方舟 品牌方舟BrandArk 2023-06-05
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“女人的衣橱,永远缺一件衣服。”——不是衣服不够,而是永远找不到适合自己的那一件。

如今,一片红海的服装行业,每年都有无数的服装品牌诞生。

 

随着90、00后成为消费主力军,随之而来的是他们的喜好以及习惯和需求都有了新的特点,他们更注重个性化的消费体验。

 

对于消费者而言,如何从这汪洋大海中选择最适合自己的那一件,成了一种令人头痛的烦恼。

 

2011年,在美国旧金山,有这么一家公司成立了,它就是Stitch Fix。

 

在面对所有人“买衣难”这样的共同烦恼时,Stitch Fix帮助消费者们解决的恰恰是购物最难的一个环节——选择。

 

Stitch Fix更高效地运用算法和数据,加上人类造型师的情感温度,靠售卖服装“盲盒”,赚取“搭配费”,《纽约时报》曾将其列为潜在的初创企业“独角兽”。

 

根据其2021年年报,成立10年的Stitch Fix交出了一份亮眼的成绩单——活跃客户近420万,销售额达21亿美元,覆盖所有服饰零售细分品类,能一站式满足全家购衣需求,业务横跨美欧大陆。

 

作为“懒时尚”的鼻祖,Stitch Fix是如何借助“数据”帮人们挑选衣服的?

 

Stitch Fix这种业务的核心是什么?它的发展历程又能给我们什么启示?



“选择困难症”患者的福音


与传统零售公司不同的是,Stitch Fix是一家以「数据驱动」的服装新零售电商公司。

 

怎么个「数据驱动」法?

 

这一切,还要从Stitch Fix的创始人卡特里娜·莱克的故事说起。

 

莱克从斯坦福毕业后,曾在帕特侬集团(全球十大管理咨询公司之一)担任管理咨询顾问。在工作中,她发现彼时的商业市场“没有充分地利用数据,传统的实体零售商并不能充分地了解客户的需求”。

 

在她的理解里,数据可以用来创造更好的服饰穿搭体验。毕竟,合身和品味只是一堆属性:腰围、裤长、布料、颜色、重量、耐用性和样式,它们都是可以被量化的数据。只要你对此收集足够多的数据,就能知道人们想要怎么样的衣服。

 

于是,她决定去哈佛商学院进修,在此期间,莱克一边学习一边开始验证她的想法。

 

据了解,莱克将闺蜜们发展成自己的第一批客戶,记录她们对衣着的偏好,并按照自己对这些偏好的理解去采购女装,再驱车送货到闺蜜们家中。朋友们从她采购的衣服中挑选出喜欢的并进行付款,她再将未被选中的衣服退回。

 

即使整个过程耗时耗力,但莱克收获了一个重要的认知:女生们对这种业务形式很感兴趣,并且她借此机会收集到第一批数据,证实了这种商业模式的可行性。

 

(创始人卡特里娜·莱克)

 

曾有经济学家直言:如今服装行业的多样性大幅增加了,但是找到各种产品的渠道却并没有被拓宽。

 

2011年,Stitch Fix 在美国旧金山成立。

 

据了解,用户从Stitch Fix购物,既不需要进入商店挑选,也不需要花大量时间上网浏览网页,取而代之的是先填写一份详细的表格,其中包含个人的形体特征、喜欢的风格和购物预算。这个表格中的问题细致到消费者的身高、体重,甚至出去约会的次数,喜欢哪种风格的首饰和哪种风格的衣服。

 

接着,Stitch Fix的搭配师会根据消费者的问卷,以及其提供的社交信息,从超过200多家品牌的产品中为消费者挑选符合他们体型、风格偏好的衣服和搭配首饰。

 

每个月,Stitch Fix会给消费者寄出一个盒子,盒子里是Stitch Fix认为最适合该消费者的5件衣服。消费者收到盒子之后,可以自己在家里试穿,并根据自己的喜好留下全部或者部分的衣服,将不喜欢的衣服退给Stitch Fix。

 

2015年,Stitch Fix在第三轮融资中获得了3亿美元的估值。

 

2017年11月,Stitch Fix在纳斯达克成功上市,首日市值达14.45亿美元。34岁的卡特里娜·莱克,成为有史以来最年轻的上市公司女性创始人。

 



精准的算法+人类的温度


搭配推荐一直是Stitch Fix业务的核心。

 

不夸张的说,Stitch Fix收入几乎100%都来自于搭配推荐服务。

 

2014年到2021年,Stitch Fix的年销售额一路飙升,从0.73亿美元增长到21.01亿美元(约合人民币133亿元)。

 

 

“我们不会仅仅因为用户的购买记录就向其推销某个品牌,或是借助浏览行为就直接推测一位用户正打算买一条小黑裙子。与这些低转化率的行为相反,Stitch Fix将数据中的机器学习与造型搭配专家人性化的判断相结合,以此为用户作出独特的个性化推荐。”创始人莱克曾如此表示。

 

在成立早期,Stitch Fix就拥有一支由80位数据科学家组成的团队,其中包括天体物理学家和计算神经学家,有49位博士。根据2015年Stitch公司的一项调查数据,Stitch Fix的数据科学家团队比苹果、领英、推特、谷歌、亚马逊等任何一家公司都强大。

 

不仅如此,卡特里娜·莱克还请动了数据科学家艾瑞克·科尔森(Eric Colson)担任其首席算法官。这位曾任职于在线影片公司网飞(Netflix)的大咖,曾协助网飞根据使用者先前的选片记录,在画面上挑出建议的影片清单。他将类似的演算法运用到Stitch Fix的服装个人定制推荐上,将其打造成一个极为新颖、由科技推动的个人化推荐系统。

 

艾瑞克·科尔森说:“所有Stitch Fix出售的衣服不一定是独家发售,价格也不是最有吸引力的,物流更不是最快的,但我们的优势在于我们为消费者做了更好的选择和搭配。”

 

 

据了解,Stitch Fix使用至少50种不同的算法来运行其日常业务。

 

除了用于挑选衣服的公式,它还有专门的算法负责为消费者科学分配至少1名造型师。要知道,在Stitch Fix至少3000名搭配造型师团队中挑选出最合适的那位,并不是一件简单的事。

 

在仓储方面,Stitch Fix的技术系统可以实现找出消费者的衣服来自哪个仓库,确定其样式及每个样式在Stitch Fix的储存量,甚至涉及一些定制样件。

 

当然,Stitch Fix给出的搭配方案不仅有着算法和数据的精准,也有着人性的温度——在搭配过程中加入造型师的判断,并赋予其改变或驳回算法推荐结论的权力。

 

这或许是一个很简单的道理——一个好的人加上一个好的算法互相配合,远胜过一个最好的人或一种最好的算法单独工作。

 

“我们不想让人工和数据相互竞争,不想把机器训练得像人类,也不想把人训练成机器。我们希望他们共同配合。我们都得承认我们会犯错,不管是造型师、数据科学家、还是我。有时我们所有人都错了,甚至是算法。”莱克这么认为。

 

据了解,随着购物次数变多,用户和造型师的关系日益密切,有的客户会和造型师分享如怀孕、减肥成功、入职新工作之类的隐私,造型师能据此为客户设计全新的造型,从而进一步加深与客户的联系——在如此的互动中,无疑产生了极强的品牌忠诚度。



业绩惨淡,陷入危机


然而,Stitch Fix的“人性温度”作为优势的同时,却也让其陷入了怪圈。

 

有业内人士指出,随着Stitch Fix造型师团队的日益庞大,越来越沉重的人力资源成本將吞噬公司的赢利能力,而一旦造型师离职,其专业能力和与客户建立起的个人感情纽带,也无法作为公司的资产保留下来。

 

2019年7月,亚马逊(Amazon)用几乎完全照抄的商业模式宣告同Stitch Fix展开竞争——与Stitch Fix相比,亚马逊拥有更多的合作品牌、更强的上下游议价能力、更能支撑竞争的现金流,以及全美高达1亿的会员人数。

 

对于Stitch Fix来说,或许到了不得不突破的时候。

 

 

2021年4月,公司创始人卡特里娜·莱克卸任CEO。伊丽莎白•斯波尔丁接替莱克,成为公司第二任CEO。

 

莱克接受采访时称,目前公司业务希望能跳出“订阅盒子”的圈子,探索更多途径,让顾客在选择其他方式购物时也能更加便捷。

 

“人们购物的方式还有很多,但对其中一些来说,盒子有其自身的局限性。”莱克说

 

据了解,在2022 年新 CEO 的领导下,Stitch Fix已转向传统电商,重组其造型团队,采取裁员措施,依靠数字推荐引擎将自己与百货公司区分开来,与此同时,其股价暴跌至 10 美元以下。

 

现任CEO伊丽莎白•斯波尔丁在业绩声明中表示,当下宏观经济环境及对消费支出的影响一直是公司面临的挑战,目前公司致力于转型,恢复盈利增长至关重要,是当前Stitch Fix的首要任务。

 

Stitch Fix能否重现往日辉煌,目前还是个未知数。



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对于早期的Stitch Fix来说,它并没有像其他服装品牌一样自己进行生产和设计,也没有在使服装更时尚、更高档这个持续性创新的道路上前行,而是找到了一个消费者尚未被满足的需求,让消费者更便捷、更简单地获得个性化的服饰。

 

这个切入点巧妙且有趣。

 

即使2022年Stitch Fix遭受了一些困难,风光不再,但Stitch Fix的成功经验也为我们指出了一个可行的方向:

 

运用科技与人类的温度相结合,可以有效地优化客户的购物体验,科技负责效率,人类负责情感,这也是早期Stitch Fix脱颖而出的重要原因之一。



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